Metoda macierzowych ułamków łańcuchowych w badaniu ewolucji stochastycznych układów dynamicznych

Podobne dokumenty
Fizyka statystyczna Równanie Fokkera-Plancka. P. F. Góra

Matematyczne Metody Fizyki II

Fizyka statystyczna Równanie Fokkera-Plancka

Wykład 2. Przykład zastosowania teorii prawdopodobieństwa: procesy stochastyczne (Markova)

Metody rozwiązania równania Schrödingera

Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe.

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Maciej Grzesiak Instytut Matematyki Politechniki Poznańskiej. Całki nieoznaczone

Kierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne

Kierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne

Kierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 7

Lista nr 1 - Liczby zespolone

KATALOG KURSÓW PRZEDMIOTY KSZTACŁENIA PODSTAWOWEGO I OGÓLNEGO

Rozwiązywanie równań różniczkowych zwyczajnych za pomocą komputera

ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ. Egzamin pisemny zestaw 1 26 czerwca 2017 roku

Kierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L

Kierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

CAŁKI NIEOZNACZONE C R}.

Zaawansowane metody numeryczne

ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ. Egzamin pisemny zestaw 1 24 czerwca 2019 roku

CHEMIA KWANTOWA MONIKA MUSIA L. Ćwiczenia. mm

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

Fizyka komputerowa(ii)

Przykładowe zadania na egzamin z matematyki - dr Anita Tlałka - 1

Układy równań liniowych. Krzysztof Patan

Proces Poissona. Proces {N(t), t 0} nazywamy procesem zliczającym jeśli N(t) oznacza całkowitą liczbę badanych zdarzeń zaobserwowanych do chwili t.

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ zadania z odpowiedziami

Podstawy Automatyki. Wykład 2 - podstawy matematyczne. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Przeksztacenie Laplace a. Krzysztof Patan

IX. MECHANIKA (FIZYKA) KWANTOWA

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka

2. Układy równań liniowych

Przekształcenia liniowe

RÓWNANIE SCHRÖDINGERA NIEZALEŻNE OD CZASU

Elementy rachunku różniczkowego i całkowego

15 Potencjały sferycznie symetryczne

Plan Zajęć. Ćwiczenia rachunkowe

MECHANIKA STOSOWANA Cele kursu

ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA,

Stacjonarne procesy gaussowskie, czyli o zwiazkach pomiędzy zwykła

Tadeusz Lesiak. Dynamika punktu materialnego: Praca i energia; zasada zachowania energii

Inżynieria Systemów Dynamicznych (4)

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCHY KOMPETENCJI EFEKTY KSZTAŁCENIA

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Funkcje wielu zmiennych

Drgania poprzeczne belki numeryczna analiza modalna za pomocą Metody Elementów Skończonych dr inż. Piotr Lichota mgr inż.

1 + x 1 x 1 + x + 1 x. dla x 0.. Korzystając z otrzymanego wykresu wyznaczyć funkcję g(m) wyrażającą liczbę pierwiastków równania.

Kinematyka: opis ruchu

Ważną rolę odgrywają tzw. funkcje harmoniczne. Przyjmujemy następującą definicję. u = 0, (6.1) jest operatorem Laplace a. (x,y)

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

przy warunkach początkowych: 0 = 0, 0 = 0

KATALOG KURSÓW PRZEDMIOTÓW KSZTACŁENIA OGÓLNEGO

2. P (E) = 1. β B. TSIM W3: Sygnały stochastyczne 1/27

OPTYKA KWANTOWA Wykład dla 5. roku Fizyki

Analiza Matematyczna MAEW101 MAP1067

WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY. = λ c (*) problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej

OPTYKA KWANTOWA Wykład dla 5. roku Fizyki

Proces rezerwy w czasie dyskretnym z losową stopą procentową i losową składką

Modele kp wprowadzenie

Liczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas. a d b c. ad bc

Podstawy robotyki. Wykład II. Robert Muszyński Janusz Jakubiak Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechnika Wrocławska

Fizyka na usługach inżynierii finansowej 1

Dynamika manipulatora. Robert Muszyński Janusz Jakubiak Instytut Cybernetyki Technicznej Politechnika Wrocławska. Podstawy robotyki wykład VI

1 Równania różniczkowe drugiego rzędu

Regulator liniowo kwadratowy na przykładzie wahadła odwróconego

Rozszerzony konspekt preskryptu do przedmiotu Podstawy Robotyki

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

Numeryczne rozwiązanie równania Schrodingera

Liniowe uk lady sterowania.

Twierdzenia graniczne fluktuacji procesów przebywania dla układów gałazkowych

Automatyka i robotyka

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Rozdział 1 PODSTAWOWE POJĘCIA I DEFINICJE

Wykład 14. Termodynamika gazu fotnonowego

Zestaw zadań 5: Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Baza i wymiar. Rzędy macierzy. Struktura zbioru rozwiązań układu równań.

Wstęp do równań różniczkowych

KATALOG KURSÓW PRZEDMIOTÓW KSZTACŁENIA OGÓLNEGO

Wielomiany Hermite a i ich własności

Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów

Podstawy Automatyki. Wykład 2 - modelowanie matematyczne układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Logarytmiczne równanie Schrödingera w obracajacej się pułapce harmonicznej

Algebra liniowa II. Lista 1. 1 u w 0 1 v 0 0 1

Podstawy Automatyki. Wykład 2 - modelowanie matematyczne układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Modelowanie układów dynamicznych

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Modele kp Studnia kwantowa

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami:

ALGEBRA LINIOWA 2. Lista zadań 2003/2004. Opracowanie : dr Teresa Jurlewicz, dr Zbigniew Skoczylas

Stabilność II Metody Lapunowa badania stabilności

Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.

Endomorfizmy liniowe

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

dr inż. Damian Słota Gliwice r. Instytut Matematyki Politechnika Śląska

GEODEZJA I KARTOGRAFIA I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólnoakademicki / praktyczny)

Systemy. Krzysztof Patan

Transkrypt:

Metoda macierzowych ułamków łańcuchowych w badaniu ewolucji stochastycznych układów dynamicznych projekt pracy magisterskiej Jan Iwaniszewski Instytut Fizyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika, Toruń Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 1//

Abstrakt W wielu problemach fizycznych istotn a rolȩ odgrywaj a fluktuacje wynikaj ace ze statystycznej natury problemu (np. ruch dużej cz astki w płynie), losowych zaburzeń zewnȩtrznych (np. losowe zmiany parametrów steruj acych prac a lasera), czy też z natury kwantowej zagadnienia (np. emisja spontaniczna w atomach). Z uwagi na zależność od czasu fluktuacji oraz ich statystyczny charakter opis zagadnień tego rodzaju jest dużo bardziej złożony niż układów deterministycznych, czasem wrȩcz niemożliwy. Istotnym narzȩdziem dla badania stochastycznych układów dynamicznych s a wiȩc różnego rodzaju symulacje i obliczenia numeryczne. Od ponad trzydziestu lat bardzo owocn a metod a, stosowan a zwłaszcza w badaniu ewolucji i innych zależności czasowych, jest metoda macierzowych ułamków łańcuchowych. Korzysta ona z przedstawienia równań ewolucji badanego układu w postaci rekurencyjnych równań algebraicznych, których rozwi azanie sprowadza siȩ do prostego algorytmu wyrażonego przez macierzowe ułamki łancuchowe. Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 2//

Plan wykładu Dynamika stochastyczna: podstawowe równania, stan stacjonarny bistabilność. Numeryczne badanie ewolucji: rozwiniȩcie w zadanej bazie, metoda macierzowych ułamków łańcuchowych. Tematyka pracy: ewolucja ze stanu niestabilnego, przejściowa wielomodalność, rozpad stanu metastabilnego. Praca magisterska: cel pracy i wymagane umiejȩtności, plan pracy. Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 3//

Cz astka Browna punkt materialny o masie m i współrzȩdnej x ruch w polu siłyf det (x,t) mẍ=f det (x,t)= x U(x,t) U (x,t) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 4//

Cz astka Browna punkt materialny o masie m i współrzȩdnej x ruch w polu siłyf det (x,t) mẍ=f det (x,t)= x U(x,t) U (x,t) oddziaływanie z otoczeniem mẍ= F det (x,t) + F dys (x,t) + F flukt (x,t) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 4//

Cz astka Browna punkt materialny o masie m i współrzȩdnej x ruch w polu siłyf det (x,t) mẍ=f det (x,t)= x U(x,t) U (x,t) oddziaływanie z otoczeniem mẍ= F det (x,t) + F dys (x,t) + F flukt (x,t) siła deterministyczna F det (x,t)= U (x,t) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 4//

Cz astka Browna punkt materialny o masie m i współrzȩdnej x ruch w polu siłyf det (x,t) mẍ=f det (x,t)= x U(x,t) U (x,t) oddziaływanie z otoczeniem mẍ= F det (x,t) + F dys (x,t) + F flukt (x,t) siła deterministyczna F det (x,t)= U (x,t) siła tłumi aca (dysypatywna) F dys (x,t)= Γẋ(Γ γm) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 4//

Cz astka Browna punkt materialny o masie m i współrzȩdnej x ruch w polu siłyf det (x,t) mẍ=f det (x,t)= x U(x,t) U (x,t) oddziaływanie z otoczeniem mẍ= F det (x,t) + F dys (x,t) + F flukt (x,t) siła deterministyczna F det (x,t)= U (x,t) siła tłumi aca (dysypatywna) F dys (x,t)= Γẋ(Γ γm) siła losowa (stochastyczna) - fluktuacje F flukt (x,t)=f flukt (t) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 4//

Równanie Langevina siła stochastyczna założenia upraszczaj ace: nie zależy od położeniaf flukt (x,t) mξ(t) rozkład Gaussowski wartości, średnia znika ξ(t) = 0 nieskończenie szybkie zmiany jej wartości brak korelacji wartości w różnych chwilach czasu ξ(t)ξ(t ) =2kTγ/mδ(t t ), intensywność szumu T Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 5//

Równanie Langevina siła stochastyczna założenia upraszczaj ace: nie zależy od położeniaf flukt (x,t) mξ(t) rozkład Gaussowski wartości, średnia znika ξ(t) = 0 nieskończenie szybkie zmiany jej wartości brak korelacji wartości w różnych chwilach czasu ξ(t)ξ(t ) =2kTγ/mδ(t t ), intensywność szumu T ξ(t) biały szum Gaussa Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 5//

Równanie Langevina siła stochastyczna założenia upraszczaj ace: nie zależy od położeniaf flukt (x,t) mξ(t) rozkład Gaussowski wartości, średnia znika ξ(t) = 0 nieskończenie szybkie zmiany jej wartości brak korelacji wartości w różnych chwilach czasu ξ(t)ξ(t ) =2kTγ/mδ(t t ), intensywność szumu T ξ(t) biały szum Gaussa mẍ= U (x,t) γmẋ+mξ(t) równanie Langevina Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 5//

Równanie Langevina siła stochastyczna założenia upraszczaj ace: nie zależy od położeniaf flukt (x,t) mξ(t) rozkład Gaussowski wartości, średnia znika ξ(t) = 0 nieskończenie szybkie zmiany jej wartości brak korelacji wartości w różnych chwilach czasu ξ(t)ξ(t ) =2kTγ/mδ(t t ), intensywność szumu T ξ(t) biały szum Gaussa mẍ= U (x,t) γmẋ+mξ(t) równanie Langevina ẋ=v v= γv U (x,t)/m+ξ(t) γ 1(ruch przetłumiony) v=0 ẋ= U (x,t)/γm+ξ(t)/γ Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 5//

Równanie Langevina siła stochastyczna założenia upraszczaj ace: nie zależy od położeniaf flukt (x,t) mξ(t) rozkład Gaussowski wartości, średnia znika ξ(t) = 0 nieskończenie szybkie zmiany jej wartości brak korelacji wartości w różnych chwilach czasu ξ(t)ξ(t ) =2kTγ/mδ(t t ), intensywność szumu T ξ(t) biały szum Gaussa mẍ= U (x,t) γmẋ+mξ(t) równanie Langevina ẋ=v v= γv U (x,t)/m+ξ(t) przeskalowanie czasu t=γm t γ 1(ruch przetłumiony) v=0 ẋ= U (x,t)/γm+ξ(t)/γ ẋ= Ũ (x, t)+ ξ( t) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 5//

Równanie Fokkera-Plancka x, v zmienne losowe = opis w jȩzyku teorii prawdopodobieństwa Prob{x x(t)<x+dx,v v(t)<v+dv}=p(x,v,t)dxdv rozkład prawdopodobieństwa P(x, v, t) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 6//

Równanie Fokkera-Plancka x, v zmienne losowe = opis w jȩzyku teorii prawdopodobieństwa Prob{x x(t)<x+dx,v v(t)<v+dv}=p(x,v,t)dxdv rozkład prawdopodobieństwa P(x, v, t) ewolucja P(x, v, t) równanie Fokkera-Plancka Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 6//

Równanie Fokkera-Plancka x, v zmienne losowe = opis w jȩzyku teorii prawdopodobieństwa Prob{x x(t)<x+dx,v v(t)<v+dv}=p(x,v,t)dxdv rozkład prawdopodobieństwa P(x, v, t) ewolucja P(x, v, t) równanie Fokkera-Plancka P(x,v,t) t = { x [ v]+ v [γv+u (x,t)/m]+ γkt m 2 } v 2 P(x,v,t) równanie Kramersa ( r. Langevinamẍ= U (x,t) γmẋ+mξ(t) ) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 6//

Równanie Fokkera-Plancka x, v zmienne losowe = opis w jȩzyku teorii prawdopodobieństwa Prob{x x(t)<x+dx,v v(t)<v+dv}=p(x,v,t)dxdv rozkład prawdopodobieństwa P(x, v, t) ewolucja P(x, v, t) równanie Fokkera-Plancka P(x,v,t) t = { x [ v]+ v [γv+u (x,t)/m]+ γkt m 2 } v 2 P(x,v,t) równanie Kramersa ( r. Langevinamẍ= U (x,t) γmẋ+mξ(t) ) P(x,t) t = 1 γm { } x U (x,t)+kt 2 x 2 P(x,t), t=γm t równanie Smoluchowskiego ( r. Langevinaẋ= Ũ (x, t)+ ξ( t) ) dalej pominiȩto "tyldȩ" Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 6//

Stan stacjonarny P(x,t) t = { } x U (x)+q 2 x 2 P(x,t) L(x)P(x,t) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 7//

Stan stacjonarny P(x,t) t = { } x U (x)+q 2 x 2 P(x,t) L(x)P(x,t) potencjał U(x) ogranicza ruch cz astki np:u(x)= 1 2 x2,u(x)= 1 4 x4 ± 1 2 x2 rozwi azanie stacjonarne P(x,t)/ t=0 P st (x)=nexp( U(x)/q) P(x) U(x)=x 4 /4+x 2 /2 2.5 3U(x) U(x)=x 2 /2 2 1.5 1 U(x)=x 4 /4 x 2 /2+1/4 0.5 0 2 1 0 1 2 x Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 7//

Stan stacjonarny P(x,t) t = { } x U (x)+q 2 x 2 P(x,t) L(x)P(x,t) potencjał U(x) ogranicza ruch cz astki np:u(x)= 1 2 x2,u(x)= 1 4 x4 ± 1 2 x2 rozwi azanie stacjonarne P(x,t)/ t=0 P st (x)=nexp( U(x)/q) P(x) U(x)=x 4 /4+x 2 /2 2.5 3U(x) U(x)=x 2 /2 2 1.5 1 U(x)=x 4 /4 x 2 /2+1/4 0.5 0 2 1 0 1 2 x monostabilność bistabilność Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 7//

Ewolucja metody rozwi azań rozwi azanie ścisłe oscylator harmonicznyu(x)=x 2 /2 rozwi azania przybliżone algorytmy numeryczne Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 8//

Ewolucja metody rozwi azań rozwi azanie ścisłe oscylator harmonicznyu(x)=x 2 /2 rozwi azania przybliżone algorytmy numeryczne równanie Schrödingera i t ψ(x,t)=h(x)ψ(x,t) ψ(x,t)=e i/ Et ϕ(x) H(x)ϕ(x) = Eϕ(x) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 8//

Ewolucja metody rozwi azań rozwi azanie ścisłe oscylator harmonicznyu(x)=x 2 /2 rozwi azania przybliżone algorytmy numeryczne równanie Schrödingera i t ψ(x,t)=h(x)ψ(x,t) ψ(x,t)=e i/ Et ϕ(x) H(x)ϕ(x) = Eϕ(x) równanie Fokkera Plancka t P(x,t)=L(x)P(x,t) P(x,t)=e λt ϕ(x) L(x)ϕ(x) = λϕ(x) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 8//

Ewolucja metody rozwi azań rozwi azanie ścisłe oscylator harmonicznyu(x)=x 2 /2 rozwi azania przybliżone algorytmy numeryczne równanie Schrödingera i t ψ(x,t)=h(x)ψ(x,t) ψ(x,t)=e i/ Et ϕ(x) H(x)ϕ(x) = Eϕ(x) równanie Fokkera Plancka t P(x,t)=L(x)P(x,t) P(x,t)=e λt ϕ(x) L(x)ϕ(x) = λϕ(x) 1. zagadnienie własne Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 8//

Ewolucja metody rozwi azań rozwi azanie ścisłe oscylator harmonicznyu(x)=x 2 /2 rozwi azania przybliżone algorytmy numeryczne równanie Schrödingera i t ψ(x,t)=h(x)ψ(x,t) ψ(x,t)=e i/ Et ϕ(x) H(x)ϕ(x) = Eϕ(x) równanie Fokkera Plancka t P(x,t)=L(x)P(x,t) P(x,t)=e λt ϕ(x) L(x)ϕ(x) = λϕ(x) 1. zagadnienie własne 2. dyskretyzacja zmiennych Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 8//

Ewolucja metody rozwi azań rozwi azanie ścisłe oscylator harmonicznyu(x)=x 2 /2 rozwi azania przybliżone algorytmy numeryczne równanie Schrödingera i t ψ(x,t)=h(x)ψ(x,t) ψ(x,t)=e i/ Et ϕ(x) H(x)ϕ(x) = Eϕ(x) równanie Fokkera Plancka t P(x,t)=L(x)P(x,t) P(x,t)=e λt ϕ(x) L(x)ϕ(x) = λϕ(x) 1. zagadnienie własne 2. dyskretyzacja zmiennych 3. rozkład w bazie funkcji ortogonalnych P(x,t)= n c n (t)ϕ n (x) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 8//

Rozwiniȩcie w bazie funkcji Hermite a { } P(x,t) = t x U (x)+q 2 x 2 P(x,t) U(x)=a 1 x+a 2 x 2 +a 3 x 3 +a 4 x 4... P(x,t)= n=0 c n (t)e α2 x 2 2 H n (αx), c n (t)=? (α- skalowanie) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 9//

Rozwiniȩcie w bazie funkcji Hermite a { } P(x,t) = t x U (x)+q 2 x 2 P(x,t) U(x)=a 1 x+a 2 x 2 +a 3 x 3 +a 4 x 4... P(x,t)= n=0 c n (t)e α2 x 2 2 H n (αx), c n (t)=? (α- skalowanie) problem na całej osi rzeczywistej wielomiany Hermita H n(x) 2xH n(x)+2nh n (x)=0 H n(x)=2nh n 1 (x) xh n (x)= 1 2 H n+1(x)+nh n 1 (x) dxh m (x)h n (x)e x2 =δ m,n π2 n n! Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 9//

Rozwiniȩcie w bazie funkcji Hermite a { } / P(x,t) = t x U (x)+q 2 x 2 P(x,t) dxh m (αx)e α2 x 2 2 U(x)=a 1 x+a 2 x 2 +a 3 x 3 +a 4 x 4... P(x,t)= c n (t)e α2 x 2 2 H n (αx), c n (t)=? (α- skalowanie) n=0 problem na całej osi rzeczywistej wielomiany Hermita H n(x) 2xH n(x)+2nh n (x)=0 H n(x)=2nh n 1 (x) xh n (x)= 1 2 H n+1(x)+nh n 1 (x) dxh m (x)h n (x)e x2 =δ m,n π2 n n! Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 9//

Rozwiniȩcie w bazie funkcji Hermite a { } / P(x,t) = t x U (x)+q 2 x 2 P(x,t) dxh m (αx)e α2 x 2 2 U(x)=a 1 x+a 2 x 2 +a 3 x 3 +a 4 x 4... P(x,t)= c n (t)e α2 x 2 2 H n (αx), c n (t)=? (α- skalowanie) n=0 problem na całej osi rzeczywistej wielomiany Hermita H n(x) 2xH n(x)+2nh n (x)=0 H n(x)=2nh n 1 (x) xh n (x)= 1 2 H n+1(x)+nh n 1 (x) dxh m (x)h n (x)e x2 =δ m,n π2 n n! 2 P(x,t) c n, x 2P(x,t) {c n 2,c n,c n+2 } x xk P(x,t) {c n k 1,...,c n,...,c n+k+1 } Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 9//

Formuły rekurencyjne ċ n (t)= +L k= L A n+k n c n+k (t) L stopień wielomianuu(x) A macierz pasmowa o szerokości2l+1 Jeśli wu(x) nie ma nieparzystych potȩgx, toc 2m ic 2m+1 separuj a siȩ. Np. dlau(x)=x 2 /2 dwa ukł. z macierzami trójdiagonalnymi, dlau(x)=x 4 /4 x 2 /2 dwa ukł. z macierzami piȩciodiagonalnymi. Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 10//

Formuły rekurencyjne ċ n (t)= +L k= L A n+k n c n+k (t) L stopień wielomianuu(x) A macierz pasmowa o szerokości2l+1 Jeśli wu(x) nie ma nieparzystych potȩgx, toc 2m ic 2m+1 separuj a siȩ. Np. dlau(x)=x 2 /2 dwa ukł. z macierzami trójdiagonalnymi, dlau(x)=x 4 /4 x 2 /2 dwa ukł. z macierzami piȩciodiagonalnymi. wektorl-elementowy C m (t)= c ml c ml+1. c ml+l 1 Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 10//

Formuły rekurencyjne ċ n (t)= +L k= L A n+k n c n+k (t) L stopień wielomianuu(x) A macierz pasmowa o szerokości2l+1 Jeśli wu(x) nie ma nieparzystych potȩgx, toc 2m ic 2m+1 separuj a siȩ. Np. dlau(x)=x 2 /2 dwa ukł. z macierzami trójdiagonalnymi, dlau(x)=x 4 /4 x 2 /2 dwa ukł. z macierzami piȩciodiagonalnymi. wektorl-elementowy równanie ewolucji C m (t)= c ml c ml+1. c ml+l 1 Ċ m (t)=q mc m 1 (t)+q m C m (t)+q + mc m+1 (t) trójdiagonalna wektorowa relacja rekurencyjna (Q i m - macierzel L) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 10//

Zagadnienie pocz atkowe Ċ n (t)=q nc n 1 (t)+q n C n (t)+q + nc n+1 (t), war. pocz.c n (0)=C 0 n Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 11//

Zagadnienie pocz atkowe Ċ n (t)=q nc n 1 (t)+q n C n (t)+q + nc n+1 (t), war. pocz.c n (0)=C 0 n transformata Laplace a 0 dtc n (t)e st =C n (s), 0 dtċ n (t)e st = C 0 n+sc n (s) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 11//

Zagadnienie pocz atkowe Ċ n (t)=q nc n 1 (t)+q n C n (t)+q + nc n+1 (t), war. pocz.c n (0)=C 0 n transformata Laplace a 0 dtc n (t)e st =C n (s), 0 dtċ n (t)e st = C 0 n+sc n (s) Q nc n 1 (s)+(q n si)c n (s)+q + nc n+1 (s)= C 0 n Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 11//

Zagadnienie pocz atkowe Ċ n (t)=q nc n 1 (t)+q n C n (t)+q + nc n+1 (t), war. pocz.c n (0)=C 0 n transformata Laplace a 0 dtc n (t)e st =C n (s), 0 dtċ n (t)e st = C 0 n+sc n (s) Q nc n 1 (s)+(q n si)c n (s)+q + nc n+1 (s)= C 0 n obciȩcie dlan>n= C N+1 (s) 0 Q N C N 1(s)+(Q N si)c N (s)= C 0 N C N (s)=(si Q N ) 1 Q N C N 1(s)+(sI Q N ) 1 C 0 N Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 11//

Zagadnienie pocz atkowe Ċ n (t)=q nc n 1 (t)+q n C n (t)+q + nc n+1 (t), war. pocz.c n (0)=C 0 n transformata Laplace a 0 dtc n (t)e st =C n (s), 0 dtċ n (t)e st = C 0 n+sc n (s) Q nc n 1 (s)+(q n si)c n (s)+q + nc n+1 (s)= C 0 n obciȩcie dlan>n= C N+1 (s) 0 Q N C N 1(s)+(Q N si)c N (s)= C 0 N C N (s)=(si Q N ) 1 Q N C N 1(s)+(sI Q N ) 1 C 0 N C n (s)=s n (s)c n 1 (s)+a n (s) S n (s)=[si Q n Q + n S n+1(s)] 1 Q n A n (s)=[si Q n Q + n S n+1(s)] 1[ Q + na n+1 (s)+c 0 ] n dlan=0: Q 0 =0 S 0(s)=0 C 0 (s)=a 0 (s) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 11//

Ułamki łańcuchowe Np. przetłumiony oscylator harmoniczny:u(x)= 1 2 x2 ip(x,0)=p( x,) tylko parzyste indeksy; n=2m,c 2m d m,q 2m R m d m =R + md m+1 +R m d m +R md m 1 Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 12//

Ułamki łańcuchowe Np. przetłumiony oscylator harmoniczny:u(x)= 1 2 x2 ip(x,0)=p( x,) tylko parzyste indeksy; n=2m,c 2m d m,q 2m R m d m =R + md m+1 +R m d m +R md m 1 S m (s) = [ s R m R + m S m+1(s) ] 1 R m = = = R m s R m R + ms m+1 (s) R m R m+1 s R m R m + s R m+1 R + m+1 S m+2(s) r m + p m p m+1 r m+1 + p m+2 r m+2 +... ułamek łańcuchowy Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 12//

Ułamki łańcuchowe Np. przetłumiony oscylator harmoniczny:u(x)= 1 2 x2 ip(x,0)=p( x,) tylko parzyste indeksy; n=2m,c 2m d m,q 2m R m d m =R + md m+1 +R m d m +R md m 1 S m (s) = [ s R m R + m S m+1(s) ] 1 R m = = = R m s R m R + ms m+1 (s) R m R m+1 s R m R m + s R m+1 R + m+1 S m+2(s) r m + p m p m+1 r m+1 + p m+2 r m+2 +... ułamek łańcuchowy dla innych potencjałów macierzowy ułamek łańcuchowy Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 12//

Ewolucja ze stanu niestabilnego Np.U(x)= 1 4 x4 1 2 ax2 ekstrema potencjału: U (x)=x(x 2 a)=0 {}}{ x=0, a<0; x=0,± a, a>0. 2 1 0 1 x 2 3 U(x) U(x)=x 4 /4+x 2 /2 P(x) 2 1 0 1 U(x)=x 4 /4 x 2 /2 Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 13//

Ewolucja ze stanu niestabilnego bifurkacja Np.U(x)= 1 4 x4 1 2 ax2 ekstrema potencjału: U (x)=x(x 2 a)=0 {}}{ x=0, a<0; x=0,± a, a>0. 2 1 0 1 x 2 3 U(x) U(x)=x 4 /4+x 2 /2 P(x) 2 1 0 1 U(x)=x 4 /4 x 2 /2 2 X ekstr minimum 1 0 minimum maksimum 1 minimum 2 4 2 0 2 a 4 Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 13//

Ewolucja ze stanu niestabilnego Np.U(x)= 1 4 x4 1 2 ax2 ekstrema potencjału: U (x)=x(x 2 a)=0 {}}{ x=0, a<0; x=0,± a, a>0. 2 1 0 1 x 2 3 U(x) U(x)=x 4 /4+x 2 /2 P(x) 2 1 0 1 U(x)=x 4 /4 x 2 /2 bifurkacja nagłe przeł aczenie, np.a= 1 naa=+1 x=0 stan niestabilny,p(x,t=0) δ(x) 2 X ekstr minimum 1 0 minimum maksimum 1 minimum 2 4 2 0 2 a 4 Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 13//

Ewolucja ze stanu niestabilnego Np.U(x)= 1 4 x4 1 2 ax2 ekstrema potencjału: U (x)=x(x 2 a)=0 {}}{ x=0, a<0; x=0,± a, a>0. 2 1 0 1 x 2 3 U(x) U(x)=x 4 /4+x 2 /2 P(x) 2 1 0 1 U(x)=x 4 /4 x 2 /2 bifurkacja nagłe przeł aczenie, np.a= 1 naa=+1 x=0 stan niestabilny,p(x,t=0) δ(x) 2 X ekstr minimum 1 0 minimum maksimum 1 minimum 2 4 2 0 2 a 4 M.Suzuki, Progr. Theor. Phys. 56, 77 (1976) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 13//

Przejściowa wielomodalność Ale... czy zawsze taki scenariusz? Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 14//

Przejściowa wielomodalność Ale... czy zawsze taki scenariusz? Np.U(x)= 1 6 x6 + 1 4 bx4 1 2 ax2 dlaa>0 potencjał bistabilny dlab<0inna forma ewolucji!!! Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 14//

Przejściowa wielomodalność Ale... czy zawsze taki scenariusz? Np.U(x)= 1 6 x6 + 1 4 bx4 1 2 ax2 dlaa>0 potencjał bistabilny dlab<0inna forma ewolucji!!! J.Iwaniszewski, Phys. Rev. A 45, 8436 (1992) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 14//

Przejściowa wielomodalność Ale... czy zawsze taki scenariusz? Np.U(x)= 1 6 x6 + 1 4 bx4 1 2 ax2 dlaa>0 potencjał bistabilny dlab<0inna forma ewolucji!!! przejściowa wielomodalność J.Iwaniszewski, Phys. Rev. A 45, 8436 (1992) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 14//

Przejściowa wielomodalność Ale... czy zawsze taki scenariusz? Np.U(x)= 1 6 x6 + 1 4 bx4 1 2 ax2 dlaa>0 potencjał bistabilny dlab<0inna forma ewolucji!!! laser przejściowa wielomodalność J.Iwaniszewski, Phys. Rev. A 45, 8436 (1992) układ elektroniczny J.Iwaniszewski et al., Phys. Rev. E 50, 3538 (1994) E.Arimondo et al., Europhys. Lett. 4, 287 (1987) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 14//

Praca magisterska Celem pracy jest zbadanie ewolucji ze stanu niestabilego w obecności fluktuacji parametrów kontrolnych, np. dla U(x)= 1 4 x4 1 2 (a 0+a 1 η(t))x 2,η(t) inny biały szum Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 15//

Praca magisterska Celem pracy jest zbadanie ewolucji ze stanu niestabilego w obecności fluktuacji parametrów kontrolnych, np. dla U(x)= 1 4 x4 1 2 (a 0+a 1 η(t))x 2,η(t) inny biały szum Praca polega na napisaniu programu komputerowego dla metody macierzowych ułamków łańcuchowych i zastosowaniu go w analizie powyższego problemu Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 15//

Praca magisterska Celem pracy jest zbadanie ewolucji ze stanu niestabilego w obecności fluktuacji parametrów kontrolnych, np. dla U(x)= 1 4 x4 1 2 (a 0+a 1 η(t))x 2,η(t) inny biały szum Praca polega na napisaniu programu komputerowego dla metody macierzowych ułamków łańcuchowych i zastosowaniu go w analizie powyższego problemu Od kandydata wymagana jest znajomość podstawowych pojȩć i zasad mechaniki i termodynamiki (na poziomie wykładów z Fizyki Ogólnej), elementarna znajomość algebry i rachunku prawdopodobieństwa, podstawowe umiejȩtności dotycz ace rachunku różniczkowego i całkowego (wykłady z analizy, algebry i MMF-u) oraz umiejȩtność programowania w Matlabie, Fortranie lub C. Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 15//

ewentualny inny temat pracy Ewolucja ze stanu metastabilnego dlat=0układ w minimum potencjału stan metastabilny k k Problem: Jak szybko układ opuszcza stan pocz atkowy? T T Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 16//

ewentualny inny temat pracy Ewolucja ze stanu metastabilnego dlat=0układ w minimum potencjału stan metastabilny T k T k Problem: Jak szybko układ opuszcza stan pocz atkowy? prawdop. przebywania w lewej jamiep L (t)= max dxp(x,t) dp L (t) k stała rozpadu, stała szybkości reakcji kp L (t) dt k 1 czas życia stanu metastabilnego Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 16//

ewentualny inny temat pracy Ewolucja ze stanu metastabilnego dlat=0układ w minimum potencjału stan metastabilny T k T k Problem: Jak szybko układ opuszcza stan pocz atkowy? prawdop. przebywania w lewej jamiep L (t)= max dxp(x,t) dp L (t) k stała rozpadu, stała szybkości reakcji kp L (t) dt k 1 czas życia stanu metastabilnego aktywacja termiczna prawo Arrheniusa (1889) k = A exp( U/kT) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 16//

ewentualny inny temat pracy Ewolucja ze stanu metastabilnego dlat=0układ w minimum potencjału stan metastabilny T k T k Problem: Jak szybko układ opuszcza stan pocz atkowy? prawdop. przebywania w lewej jamiep L (t)= max dxp(x,t) dp L (t) k stała rozpadu, stała szybkości reakcji kp L (t) dt k 1 czas życia stanu metastabilnego aktywacja termiczna prawo Arrheniusa (1889) k = A exp( U/kT) problem do zbadania w pracy magisterskiej: gigantyczne tłumienie aktywacji przez skorelowane z białym szumem ξ(t) fluktuacje parametrów kontrolnych układu A.J.R. Madureira, P. Hänggi, H.S. Wio, Phys. Lett. A217, 248 (1996) Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 16//

Plan pracy Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 17//

Plan pracy II 2006 (lub wcześniej) rozpoczȩcie, Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 17//

Plan pracy II 2006 (lub wcześniej) rozpoczȩcie, do IV 2006 ewolucja przetłumionego oscylatora harmonicznego (macierze1 1) wzory i program, Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 17//

Plan pracy II 2006 (lub wcześniej) rozpoczȩcie, do IV 2006 ewolucja przetłumionego oscylatora harmonicznego (macierze1 1) wzory i program, do VI 2006 ewolucja dla innych potencjałów (macierzowe ułamki łańcuchowe) uruchomienie programu, Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 17//

Plan pracy II 2006 (lub wcześniej) rozpoczȩcie, do IV 2006 ewolucja przetłumionego oscylatora harmonicznego (macierze1 1) wzory i program, do VI 2006 ewolucja dla innych potencjałów (macierzowe ułamki łańcuchowe) uruchomienie programu, do XI 2006 analiza przejściowej wielomodalności (lub aktywacji termicznej) z szumem addytywnym, Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 17//

Plan pracy II 2006 (lub wcześniej) rozpoczȩcie, do IV 2006 ewolucja przetłumionego oscylatora harmonicznego (macierze1 1) wzory i program, do VI 2006 ewolucja dla innych potencjałów (macierzowe ułamki łańcuchowe) uruchomienie programu, do XI 2006 analiza przejściowej wielomodalności (lub aktywacji termicznej) z szumem addytywnym, do II 2007 analiza przejściowej wielomodalności (lub aktywacji termicznej) z dwoma szumami: addytywnym i multyplikatywnym, Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 17//

Plan pracy II 2006 (lub wcześniej) rozpoczȩcie, do IV 2006 ewolucja przetłumionego oscylatora harmonicznego (macierze1 1) wzory i program, do VI 2006 ewolucja dla innych potencjałów (macierzowe ułamki łańcuchowe) uruchomienie programu, do XI 2006 analiza przejściowej wielomodalności (lub aktywacji termicznej) z szumem addytywnym, do II 2007 analiza przejściowej wielomodalności (lub aktywacji termicznej) z dwoma szumami: addytywnym i multyplikatywnym, do IV 2007 ewentualne rozszerzenie tematyki, Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 17//

Plan pracy II 2006 (lub wcześniej) rozpoczȩcie, do IV 2006 ewolucja przetłumionego oscylatora harmonicznego (macierze1 1) wzory i program, do VI 2006 ewolucja dla innych potencjałów (macierzowe ułamki łańcuchowe) uruchomienie programu, do XI 2006 analiza przejściowej wielomodalności (lub aktywacji termicznej) z szumem addytywnym, do II 2007 analiza przejściowej wielomodalności (lub aktywacji termicznej) z dwoma szumami: addytywnym i multyplikatywnym, do IV 2007 ewentualne rozszerzenie tematyki, do VI 2007 pisanie pracy magisterskiej, Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 17//

Plan pracy II 2006 (lub wcześniej) rozpoczȩcie, do IV 2006 ewolucja przetłumionego oscylatora harmonicznego (macierze1 1) wzory i program, do VI 2006 ewolucja dla innych potencjałów (macierzowe ułamki łańcuchowe) uruchomienie programu, do XI 2006 analiza przejściowej wielomodalności (lub aktywacji termicznej) z szumem addytywnym, do II 2007 analiza przejściowej wielomodalności (lub aktywacji termicznej) z dwoma szumami: addytywnym i multyplikatywnym, do IV 2007 ewentualne rozszerzenie tematyki, do VI 2007 pisanie pracy magisterskiej, VI 2007 Egzamin magisterski Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 17//

Plan pracy II 2006 (lub wcześniej) rozpoczȩcie, do IV 2006 ewolucja przetłumionego oscylatora harmonicznego (macierze1 1) wzory i program, do VI 2006 ewolucja dla innych potencjałów (macierzowe ułamki łańcuchowe) uruchomienie programu, do XI 2006 analiza przejściowej wielomodalności (lub aktywacji termicznej) z szumem addytywnym, do II 2007 analiza przejściowej wielomodalności (lub aktywacji termicznej) z dwoma szumami: addytywnym i multyplikatywnym, do IV 2007 ewentualne rozszerzenie tematyki, do VI 2007 pisanie pracy magisterskiej, VI 2007 Egzamin magisterski Zastosowania Komputerów w Fizyce 2005/6 17//